4 курс / Медицина катастроф / Ерюхин_И_А_,_Шляпников_С_А_Экстремальное_состояние_организма

(значение в контрольной группе— 53.5 г/м2). В качестве единственного компенсирующего механизма неэффективной насосной функции сердца выступает резкое увеличение тонуса

бюджета представляется довольно актуальной в связи с особенностями функционирования целостного организма в такой момент. Прежде всего отмечается самый низкий индекс потока кислорода, характеризующий доступный тканям кислород — 209 мл/(мин • м2). что достоверно различается с нормальным уровнем(ИПК=605 мл/(мин • м2). 1=8.23. р=0.000). В то же время на фоне снижения потока кислорода индекс его потребления также достоверно падает 112до мл/м2. (t=3.243. р=0.002) по сравнению с нормой (152 мл/м2). Несмотря на. казалось бы. резкое

снижение потребления кислорода, градиент кислорода между артерией и веной достигает достаточно высоких значений— 5.588 об %. Это позволяет предполагать значительное усиление тканевой экстракции.

Глава 4

Л/с. 4. /tt Структурные отношения основных гемодинамическик параметров в контрольной группе 1100 %) и в четвертом кластере. * — достоверные различия (р<0.05).

В то же время для данного кластера.характерно снижение выделения углекислоты легкими до 118 мл/мин (норма — 175 мд/мин. t=2.35. p=O.U204) при значительном повышении (до 54.9 мм рт.ст.) парциального давления углекислого газа в венозной крови(достоверность различии с

нормой t=3.37. p=U.0014). Такое соотношение может служить достоверным признаком выраженных вентиляционно-перфузиониых нарушений в легких. Графически взаимоотношения между отдельными показателями кислородного бюджета контрольной группы и четвертого кластера представлены на рис. 4.11.

Кластер С — “паттерн легочно-сердечной недостаточности”; Кластер D — "паттерн гиповолемических нарушений”.

использованных в структуре полученных патологических кластеров, выразить в виде кратного ей числа. Математически это может быть сформулировано следующим образом.

Пусть Ri — это Z-оценка i-го показателя контрольной группы. Тогда Z-оценка i-го показателя любого кластера будет рассчитываться по формуле:

Z(K) i= Ki/Ri,

где К — А, В, С, D, а Кi, — фактическая величина i-го показателя соответствующего кластера). Таким образом, математически определен подход, с помощью которого можно измерить и

кластерам и контрольным значениям и затем найти минимальную оценку. Она и представляет собой искомую величину. Математически это можно представить как:

где Dist — искомое минимальное расстояние до кластера, вычисляемое как минимальное значение сумм всехi-x Z-оценок кластеров (значимыми считали только теi-e значения, величина которых превышала 1.9).

Для использования этого алгоритма в практике была создана программа“Rescard” ver 1.1. написанная на языке программированияTurbo Pascal ver 6.0 и реализованная дляIBMсовместимых персональных компьютеров. В ходе создания этой программы перед нами встал вопрос о форме, наиболее подходящей для графической интерпретации полученных кластеров. После довольно длительного анализа была выбрана восьмиконечная звезда, лучами которой являются выбранные нами патофизиологические показатели, а окружности, ее пересекающие. — это соответствующие Z-оценки. На рис. 4.13 представлена компьютерная реализация указанного алгоритма в избранной нами . формеНаиболее интенсивно выделена окружность. соответствующая данным контрольной группы. Каждая из окружностей, расположенная по направлению от центра круга, удалена на одно стандартное отклонение со знаком плюс. а окружности. расположенные по направлению к центру круга— со знаком минус. Вычисляемые

в конкретный момент времениZ-значения откладываются по восьми осям. Для наглядного представления о характере средних значений сформированных нами кластеров, их графические

93,33

Рис. 4.13. Графическое представление восьмимерного образа. AV_Diff – артерио-венозный градиент по кислороду; SWLV(I) - индекс систолической работы левого желудочка; MBP – среднее артериальное давление;

HR – частота сердечных сокращений; CI — сердечный индекс;

PHv — уровень кислотности венозной крови;

РvO2, —парциальное давление кислорода в венозной крови; РvNO2, —парциальное давление углекислого газа в венозной крови.

выражает какую-либо из клинических форм экстремального состояния организма. Здесь иная ситуация: в сложной неравновесной системе возникает неупорядоченность. разбалансировка. Функциональные алгоритмы отклоняются от запрограммированных траекторий. Их конечные

одним из кластеров, ориентированных на конкретный прогноз развития клинической ситуации. Следует лишь еще раз подчеркнуть необходимость одномоментной фиксации всех заданных показателей. поскольку они призваны охарактеризовать единый плоскостной срез.

полученные результаты представляются на экране компьютера в виде рис. 4.14.

КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ

R-Стадия 5.60 D/A Ratio : 0.33

А-Стадия 9.47 С/В Ratio : 4.13

В-Стадия 1.58

С-Стадия 6.55 Классификация :

D-Стадия 3.15 В — Стадия метаболических нарушений

Рис. 4.14. Вид документа после окончания расчетов.

Расчет дистанций до каждого из кластеров позволяет определить минимальную, которая и выносится в качестве заключения о конкретном состоянии.

Следует заметить, что информативность полученного заключения проявляется не в полной мере, поскольку анализ динамики процесса требует ориентации в четырехмерном пространстве,

значительным повышением сосудистого тонуса. В то же время ни в одном из этих кластеров не определяется повышения уровня анаэробного метаболизма. С другой стороны, это отношение связано функциональной зависимостью с развивающимся метаболическим дисбалансом, так как его диспропорциональность, по одной из гипотез. обусловлена в значительной степени дефектом

утилизации ароматических аминокислот и синтезом“фальшивых нейротрансмиттеров” [34]. В соответствии с этим по отношению расстояния до кластераD к расстоянию до кластера А можно уже в общих чертах судить о состоянии сосудистого тонуса и насосной функции сердца.

Таким образом, дистанции от конкретного профиля пациента до всех патологических и контрольного профилей после их преобразовании выражаются в виде трех чисел: два отношения

скобках — типичный патофизиологический профиль, дистанция до которого была в момент данного исследования минимальной.

Рис. 4. 15. Схематическое отображение динамики опенки состояния по системе функционального компьютерного мониторинга у больного К.

патофизиологических механизмов.

РЕЗЮМЕ

В настоящей главе представлено теоретическое обоснование и подробно описана методика разработки системы функционального компьютерного мониторинга у пострадавших с тяжелой механической травмой. Ее использование позволяет в любой момент времени получить количественное и качественное описание состояния больного. ориентированное на один из патологических профилей.

В ходе разработки системы убедительно подтвердилось немаловажное обстоятельство:

генерализованных осложнений и сепсиса после тяжелых механических травм. Этому и будет посвящена следующая глава настоящей монографии.

ЛИТЕРАТУРА

1.Истратов В. Г., Жуков А.О. Новые методические подходы к оценке тяжести состояния больных хирургическим сепсисом //Междунар. конф. “Раны и раненая инфекция”.— М 1993.—

С. 361—362.

2.Kавкалo Д.Н., Koновалов Е.П., Пляцок А.А. Прогнозирование и профилактика сепсиса в неотложной хирургии //Хирургия.— 1992.—№ 7—8.—С. 14—17.

3.Столбовой А.В. Квалиметрия хирургической инфекции //Междунар. конф. “Раны и раневая инфекция”.—М., 1993.— С. 432—434.

4.Цибин Ю.Н., Гальцева И. В., Рыбаков И.Р., Фролов Г.М. Балльная оценка шокогенности травмы в зависимости от их локализации и характера// Травматический шок.— Л., 1977. С. 60—62.

5.Abel F.L. Myocardial function in sepsis and endoloxin shock //Amer. J. Physiol-1989. -Vol. 257.

№6, pt. 2.- P. RI265-R12S1.

6.Abrams J.H., Barke R.A., Cerra F.B. Quantitative evaluation of clinical course in .surgical ICU patients: The data conform to catastrophe theory //J. Trauma.— 1984 - Vol. 24. № 12.- P. 102S-1037.

7.Anvanzolini G., Barbini P., Gnudi G., Grossi A. Cluster analysis of clinical data measured in the surgical intensive care unit //Comput. Method. Progr. Biomed.— 1991.- Vol. 35. № 3.- P. 157-170.

8.Asher E., Garrison R., Rutcliffe D., Fry D. Endotoxin. cellular function and nutrient blood now//Arch.Surg,-1983.-Vol. 118. № 5.-P. 444-446.

9.Burke J.F. Bondoc Wound sepsis: prevention and control //The management of trauma.— Philadelphia. 1979.— P. 755—766.

10.Cerra F.B., Siegel J.H., Border J.H., Wiles J., McMenamy R.R. The hepatic failure of sepsis: cellular versus substrate //Surgery.—1979.— Vol. 86, № 3. — P. 409-422.

11.Coleman B., Siegel J.H. Statistical treatment of clinical data / Trauma: Emergency surgery & critical care. New York: Edinburgh; London: Melbourne, 1987, P. 97 - 121.

12.Dellinger E.P. Use of scoring systems to assess patients with surgical sepsis //Surg. Clin. North Amer.- 1988.-Vol. 68, № l.-P. 123-145.

13.Edwards J.D. Predicting outcome in sepsis //Crit.Care Med.—1993.— Vol. 21, № 12.- P. 1819-

1820.

14.Elebute E.A., Stoner H.B. The grading of sepsis //Brit. J. Surg.— 1983.— Vol. 70. № l.-P. 29-

39.

15.Eubans P.J., De Virgilio C., Klein S., Bongurd F. Candida sepsis in surgical patients // Amer. J. Surg.-1993.- Vol. 166, N 6.- P. 617-620.

16.Friedman J.H., Goldwyn P.M., Siegel J.H. The use and interpretation of multivariate methods

in the classification of stages of serious infections disease processes in the critically ill //Perspectives in Biometrics.— New-York, 1975.—P. 81—122.

17. Fry D.E., Pearlstein L., Fulton R.L. el al. Multiple system organ failure // Arch.Surg.-19SO.- Vol. 115. № l.-P. 136-140.

IS. Fry D.E. Multiple system organ failure: Pathogenesis and management.— Chicago: Year Book Mod. Publ 1990.- 450 p.

19. Gutierrez G. Summary of the round table conference on tissue oxygen utilization //Intensive

Care. Mod. - 1991.- Vol. 17. № l.-P. 67-68.

20.Harkema J.M., Gorman M.W., Bieber L.L. Chaudry I.H. Metabolic interaction between skeletal muscle and liver during hacleriemia //Arch.Surg.—1988.— Vol. 123. , № 11.- P. 14151419.

21.Hill M. BMDP User's digest: BMDP Stalislieal Software. Inc. Los Angeles. 1987.-7.5 p.

22.Jeckstadt P., Wittmann D.H. Index fur Beurtcilung der Prognose inlraabdomineiler Infectionem //Fortschr. Antineoplasi. Antimicroh. Chemother.—1983.— Vol. 2. № 4.-P. 517-524.

23.Knaus W.A., Zimmerman J.E., Wagner D.P. et al. APACHE — acute physiology and chronic health evaluation: A physiologically based classification system // Cni.Care Mod.-1981.- Vol. 9, № 5.- P. 591-597.

24.Knaus W.A., Wagner D.P., Draper E.A. The value ol measuring severity of discase in clinical research on acutely ill patients //.I. Chronic. Dis—1984.—Vol. 37, № 3.-P. 455-463.

25.Knaus W.A., Druper E.A., Wagner D.P. et al. APACHE II: A severity of disease classification system //Crit.Care Mcd.— 1985 — Vol. 13. № 7.— P. 818—829.

26.Knaus W.A., Wugner D.P., Zynn J. Short-term mortality predictions for critically ill hospitalized adults: Science and ethics // Science.— 1991.— Vol. 254. № 5030.— P. 389—394.

27.Marzella L.L., Trump B.F. Cell injury and its meaning in shock and resuscitation // Trauma: Emergency surgery & critical care. — New York; Edinburgh; London; Melbourne. 1987.— P. 35 — 56.

28.Meakins J.L., Solonikin J.S., Alio M.D. et al. A proposed classification of intraabdominal infections//Arch. Surg.— 1984.—Vol. 119, № 12.—P. 1372—137S.

29.Nespoli A., Ciara O., Clement M. G. et al. The cardiorespiratory impairment in cirrhosis and sepsis.: An experimental interpretation using octopaminc infusion // Circ.Shock .- 1983.- Vol. 10. № 1.-P15-30.

30.Scirmiento J., Torres A., Guardiolu J.J. et al. Statistical modeling of prognostic indices for evaluation of critically ill patients //Crit.Care .Vied.— 1991.— Vol. 19, №7.- P. 867870.

31.Siegel J.H., Goldwyn P.M., Friedman H.P. Pattern and process in the evolution of human septic shock //Surgery.—1971.— Vol. 70, N 2.— P. 232—245.

32.Siegel J. H., Furrell E.J., Goldwyn P.M., Friedman H.P. The surgical implications of physiologic patterns in myocardial infarction shock //Surgery. — 1972.— Vol. 72. №.-P. 126-141.

33.Siegel J.H., Farrell E.J., Miller M. et al. Cardiorespiralory interactions as determinants of survival and the need for respiratory support in human shock slates // J. Trauma. -1973.- Vol. 13. N 7.- P. 602-618.

34.Siegel J.H., Cerra F.B., Colenum B. et al. Physiologic and metabolic correlations in human sepsis //Surgery,— 1979.— Vol. 86. № 2.— P. 163—193.

35.Siegel J.H., Cerra F.B., Peters D. et al. The physiologic recovery trajectory as the organizing principle for the quanlification of hormonometabolic adaptation to surgical stress and severe sepsis. //Adv. Shock Res-1979 — Vol. 2.- P. 177-203.

36.Siegel J.H., Giovannini I., Coleman B. Ventilation: perfusion Maldistribution secondary to the hyperdynamic cardiovascular state as the major cause of increased pulmonary shunting in human sepsis // J.Trauma.— 1979.— Vol. 19. № 6.— P. 432-460.

37.Siegel J.H., Cerra F.B Moody E.A. et at. The effect on survival of critically ill and injured patients of an ICU teaching service organized about a computer-based physiologic CARE system //J.Trauma.- 1980.-Vol. 80. № 7.-P. 558-579.

38.Siegel J.H. Relations between circulatory and metabolic changes in sepsis // Ann.Rev.Mcd.- 1981.- Vol. 32, № 2.- P. 175-194.

39.Siegel J.H., Giovaninni I., Cerra F.B., Nespoli A. Pathologic synergy in cardiovascular and respiratory compensation with cirrhosis and sepsis: A manifestation of a common metabolic deflect'? //Arch.Surg.- 1982.-Vol. 117, № 3.-P. 225-238.

40.Siegel J. H. Cardiorespiratory manifestations of metabolic failure in sepsis and the multiple organ failure syndrome //Surg. Clin. North Amer. —1983.—Vol. 63. № 2, P. 379-399.

41.Siegel J.H., Linberg S.E., Wiles C.E. Therapy of low flow shock states // Trauma: Emergency surgery & critical care.— New York: Edinburgh: London: Melbourne, 1987.- P. 201-287.

42.Siegel J.H., Vary T.C. Sepsis, abnormal metabolic control, and the multiple organ failure syndrome //Trauma: Emergency surgery & critical care.— New York: Edinburgh; Eondon: Melbourne. 1987.— P. 411—503.

43.Skau T., Nystrom P.O., Carlsson C. Severity of illness in intraabdominal infection //Arch. Surg.-1986.- Vol. 121. № 1.-147-152.

44.Stevens L.E. Gauging the severity of surgical sepsis //Arch. Surg.—1983.—Vol. 118, № 10.-P.